{
  "aboutHtml": "<h3>Jak funguje Pareto 26.10</h3><p>Pareto 26.10 je stabilní vydání složeného modelu Unbiased. Vychází z přístupu, při němž je pro každý požadavek vybráno několik špičkových a otevřených modelů a jejich výsledky se spojí do jedné odpovědi. Tento mechanismus se liší od prostého předání otázky jednomu vybranému modelu: uživatel komunikuje s jednou Pareto a dostává společný výsledek. Složení zúčastněných modelů se může měnit, proto název vydání neurčuje pevný seznam základních modelů.</p><h3>Práce s textem v Ailoot</h3><p>V Ailoot Pareto 26.10 přijímá text a vrací text. Kontextové okno tohoto připojení má 1 048 576 tokenů. Obsahuje instrukce, historii dialogu, předané materiály a vytvářenou odpověď. Metadata modelu uvádějí rozsah odpovědi do 131 072 tokenů; jde o horní hranici, nikoli povinnou délku každého generování. Pro obsahově přínosnou práci je vhodné předem určit rozsah výsledku a pořadí oddílů.</p><p>Dlouhý kontext umožňuje zadávat úlohy, kde je potřeba porovnat několik textových materiálů v jednom požadavku: technické zadání a implementaci, požadavky a zápis diskuse, několik variant dokumentu. Předejte podklady se srozumitelnými názvy a požádejte o navázání závěrů na ně. Například lze sestavit tabulku rozdílů, odhalit rozpory mezi požadavky nebo připravit plán změn podle celé sady. Jde o způsoby zadání textové úlohy; přístup k vašim souborům nebo externím systémům určuje aplikace.</p><h3>Jak sestavit pracovní požadavek</h3><p>Pro rozbor kódu zahrňte relevantní funkce, očekávané chování a pozorovanou chybu. Požádejte nejprve o vysvětlení vztahu mezi nimi a poté o lokální změnu a způsoby ověření. Pro zkoumání předaných textů položte otázku, vyjmenujte zdroje uvnitř požadavku a určete, která tvrzení mají obsahovat odkaz na příslušný úryvek. Při přípravě dokumentu uveďte publikum, účel, povinné oddíly a přejímací kritéria.</p><p>Textové připojení je zastoupeno metodami Messages, Responses, Chat Completions a textovým rozhraním generateContent. Volba formátu pomáhá začlenit model do existujícího klienta. Sama o sobě nepřidává čtení obrázků, vyhledávání na webu ani spouštění příkazů. Získaný kód, plán a doporučení zůstávají výsledkem generování textu, dokud vaše aplikace neprovede další kroky.</p><h3>Verze pro reprodukovatelnou volbu</h3><p>Identifikátor <code>unbiased/pareto-26.10</code> vybírá právě vydání 26.10. To je užitečné, když je potřeba model výslovně určit v nastavení aplikace nebo porovnávat výsledky jedné verze na vlastní sadě úloh. Vydání 26.9 existuje samostatně a má vlastní kontextové okno.</p>",
  "aboutText": "### Jak funguje Pareto 26.10\n\nPareto 26.10 je stabilní vydání složeného modelu Unbiased. Vychází z přístupu, při němž je pro každý požadavek vybráno několik špičkových a otevřených modelů a jejich výsledky se spojí do jedné odpovědi. Tento mechanismus se liší od prostého předání otázky jednomu vybranému modelu: uživatel komunikuje s jednou Pareto a dostává společný výsledek. Složení zúčastněných modelů se může měnit, proto název vydání neurčuje pevný seznam základních modelů.\n\n### Práce s textem v Ailoot\n\nV Ailoot Pareto 26.10 přijímá text a vrací text. Kontextové okno tohoto připojení má 1 048 576 tokenů. Obsahuje instrukce, historii dialogu, předané materiály a vytvářenou odpověď. Metadata modelu uvádějí rozsah odpovědi do 131 072 tokenů; jde o horní hranici, nikoli povinnou délku každého generování. Pro obsahově přínosnou práci je vhodné předem určit rozsah výsledku a pořadí oddílů.\n\nDlouhý kontext umožňuje zadávat úlohy, kde je potřeba porovnat několik textových materiálů v jednom požadavku: technické zadání a implementaci, požadavky a zápis diskuse, několik variant dokumentu. Předejte podklady se srozumitelnými názvy a požádejte o navázání závěrů na ně. Například lze sestavit tabulku rozdílů, odhalit rozpory mezi požadavky nebo připravit plán změn podle celé sady. Jde o způsoby zadání textové úlohy; přístup k vašim souborům nebo externím systémům určuje aplikace.\n\n### Jak sestavit pracovní požadavek\n\nPro rozbor kódu zahrňte relevantní funkce, očekávané chování a pozorovanou chybu. Požádejte nejprve o vysvětlení vztahu mezi nimi a poté o lokální změnu a způsoby ověření. Pro zkoumání předaných textů položte otázku, vyjmenujte zdroje uvnitř požadavku a určete, která tvrzení mají obsahovat odkaz na příslušný úryvek. Při přípravě dokumentu uveďte publikum, účel, povinné oddíly a přejímací kritéria.\n\nTextové připojení je zastoupeno metodami Messages, Responses, Chat Completions a textovým rozhraním generateContent. Volba formátu pomáhá začlenit model do existujícího klienta. Sama o sobě nepřidává čtení obrázků, vyhledávání na webu ani spouštění příkazů. Získaný kód, plán a doporučení zůstávají výsledkem generování textu, dokud vaše aplikace neprovede další kroky.\n\n### Verze pro reprodukovatelnou volbu\n\nIdentifikátor `unbiased/pareto-26.10` vybírá právě vydání 26.10. To je užitečné, když je potřeba model výslovně určit v nastavení aplikace nebo porovnávat výsledky jedné verze na vlastní sadě úloh. Vydání 26.9 existuje samostatně a má vlastní kontextové okno.",
  "locale": "cs",
  "methods": [
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Anthropic Messages</b><code>POST /v1/messages</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Vstup</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>V katalogu neuvedeno</dd></div><div><dt>Max. odpověď</dt><dd>V katalogu neuvedeno</dd></div></dl><dl><div><dt>Vstup</dt><dd>0,0016 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd>0,0064 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Čtení z mezipaměti</dt><dd>≈0,00006 US$ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|unbiased%2Fpareto-26.10",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.06,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 1.6,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.4,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Responses</b><code>POST /v1/responses</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Vstup</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>V katalogu neuvedeno</dd></div><div><dt>Max. odpověď</dt><dd>V katalogu neuvedeno</dd></div></dl><dl><div><dt>Vstup</dt><dd>0,0016 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd>0,0064 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Čtení z mezipaměti</dt><dd>≈0,00006 US$ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|unbiased%2Fpareto-26.10",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.06,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 1.6,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.4,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Chat</b><code>POST /v1/chat/completions</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Vstup</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>V katalogu neuvedeno</dd></div><div><dt>Max. odpověď</dt><dd>V katalogu neuvedeno</dd></div></dl><dl><div><dt>Vstup</dt><dd>0,0016 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd>0,0064 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Čtení z mezipaměti</dt><dd>≈0,00006 US$ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|unbiased%2Fpareto-26.10",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.06,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 1.6,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.4,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Gemini generateContent</b><code>POST /v1beta/models/unbiased/pareto-26.10:generateContent</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Vstup</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>V katalogu neuvedeno</dd></div><div><dt>Max. odpověď</dt><dd>V katalogu neuvedeno</dd></div></dl><dl><div><dt>Vstup</dt><dd>0,0016 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd>0,0064 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Čtení z mezipaměti</dt><dd>≈0,00006 US$ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "path": "/v1beta/models/unbiased/pareto-26.10:generateContent",
        "request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|gemini|/v1beta/models/unbiased/pareto-26.10:generateContent|unbiased%2Fpareto-26.10",
      "ordinal": 3,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.06,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "gemini",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 1.6,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Gemini generateContent",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.4,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1beta/models/unbiased/pareto-26.10:generateContent",
        "request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    }
  ],
  "model_id": "unbiased/pareto-26.10",
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/cs/unbiased-pareto-26-10/",
    "description": "Složený textový model Unbiased s kontextem 1 048 576 tokenů pro rozbor velkých sad materiálů a přípravu rozsáhlých odpovědí.",
    "locale": "cs",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/cs/unbiased-pareto-26-10/index.md",
    "title": "Pareto 26.10",
    "url": "https://ailoot.ai/models/cs/unbiased-pareto-26-10/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "### Jak funguje Pareto 26.10\n\nPareto 26.10 je stabilní vydání složeného modelu Unbiased. Vychází z přístupu, při němž je pro každý požadavek vybráno několik špičkových a otevřených modelů a jejich výsledky se spojí do jedné odpovědi. Tento mechanismus se liší od prostého předání otázky jednomu vybranému modelu: uživatel komunikuje s jednou Pareto a dostává společný výsledek. Složení zúčastněných modelů se může měnit, proto název vydání neurčuje pevný seznam základních modelů.\n\n### Práce s textem v Ailoot\n\nV Ailoot Pareto 26.10 přijímá text a vrací text. Kontextové okno tohoto připojení má 1 048 576 tokenů. Obsahuje instrukce, historii dialogu, předané materiály a vytvářenou odpověď. Metadata modelu uvádějí rozsah odpovědi do 131 072 tokenů; jde o horní hranici, nikoli povinnou délku každého generování. Pro obsahově přínosnou práci je vhodné předem určit rozsah výsledku a pořadí oddílů.\n\nDlouhý kontext umožňuje zadávat úlohy, kde je potřeba porovnat několik textových materiálů v jednom požadavku: technické zadání a implementaci, požadavky a zápis diskuse, několik variant dokumentu. Předejte podklady se srozumitelnými názvy a požádejte o navázání závěrů na ně. Například lze sestavit tabulku rozdílů, odhalit rozpory mezi požadavky nebo připravit plán změn podle celé sady. Jde o způsoby zadání textové úlohy; přístup k vašim souborům nebo externím systémům určuje aplikace.\n\n### Jak sestavit pracovní požadavek\n\nPro rozbor kódu zahrňte relevantní funkce, očekávané chování a pozorovanou chybu. Požádejte nejprve o vysvětlení vztahu mezi nimi a poté o lokální změnu a způsoby ověření. Pro zkoumání předaných textů položte otázku, vyjmenujte zdroje uvnitř požadavku a určete, která tvrzení mají obsahovat odkaz na příslušný úryvek. Při přípravě dokumentu uveďte publikum, účel, povinné oddíly a přejímací kritéria.\n\nTextové připojení je zastoupeno metodami Messages, Responses, Chat Completions a textovým rozhraním generateContent. Volba formátu pomáhá začlenit model do existujícího klienta. Sama o sobě nepřidává čtení obrázků, vyhledávání na webu ani spouštění příkazů. Získaný kód, plán a doporučení zůstávají výsledkem generování textu, dokud vaše aplikace neprovede další kroky.\n\n### Verze pro reprodukovatelnou volbu\n\nIdentifikátor `unbiased/pareto-26.10` vybírá právě vydání 26.10. To je užitečné, když je potřeba model výslovně určit v nastavení aplikace nebo porovnávat výsledky jedné verze na vlastní sadě úloh. Vydání 26.9 existuje samostatně a má vlastní kontextové okno.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Unbiased",
    "canonical_model": "unbiased/pareto-26.10",
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat",
      "gemini",
      "messages",
      "responses"
    ],
    "id": "unbiased/pareto-26.10",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "cache_read": 0.06,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 1.6,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.4,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.06,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 1.6,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.4,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.06,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 1.6,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.4,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.06,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "gemini",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 1.6,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Gemini generateContent",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.4,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1beta/models/unbiased/pareto-26.10:generateContent",
        "request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "request_model_id": "unbiased/pareto-26.10",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Pareto 26.10",
    "price": {
      "in": 1.6,
      "in_label": null,
      "out": 6.4,
      "out_label": null,
      "sort_in": 1.6,
      "sort_out": 6.4,
      "varies": false
    },
    "public_id": "unbiased/pareto-26.10",
    "short": "Složený textový model Unbiased s kontextem 1 048 576 tokenů pro rozbor velkých sad materiálů a přípravu rozsáhlých odpovědí."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "rawModel.methods-ordinal",
    "prices": "exact-native-DTO-units-and-selected-renderer-html"
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Složený textový model Unbiased s kontextem 1 048 576 tokenů pro rozbor velkých sad materiálů a přípravu rozsáhlých odpovědí.",
  "source": {
    "audit_sha256": "7f9eea297a084689fd7e3ccbd2a43565e2b5167a047f7c3a562031a40ad744c9",
    "bridge_map_sha256": "7f9eea297a084689fd7e3ccbd2a43565e2b5167a047f7c3a562031a40ad744c9",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "f6d245c6a851eed738310fd21e85fbac9745d7e0abceffe838e614e819d7743f",
      "renderer_sha256": "76645f502f3a2bcaea9beffc91b574aadcb3ca07950747032c6412fc85b3edb1"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "f6d245c6a851eed738310fd21e85fbac9745d7e0abceffe838e614e819d7743f",
    "renderer_sha256": "76645f502f3a2bcaea9beffc91b574aadcb3ca07950747032c6412fc85b3edb1"
  },
  "sourceRevision": "f642e94c4ad755cddf6b722d5c77b2bdaa59ab90d7ab50fba40ffd1060c01653"
}